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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 2,229 - 2,232 (4page)
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This paper proposes a new method of developing Fraud Detection System based on deep learning model, machine learning model, and Hyper-Parameter Optimization. The main result of this paper is XGBoost model shows better accuracy, precision, recall and F-1 values than Random forest and Isolation forest model on FDS data set. The main contribution of this paper is showing a possibility of solving class imbalance of FDS data set based on Hyper-Parameter Optimization.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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